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단일 순열 생성하기

다음 몇 가지 연습 문제에서는 순열 검정을 사용한 유의성 검정을 수행해 보겠습니다. 영상에서 다룬 것처럼, 두 디자인 A와 B가 만들어 낸 기부액에 차이가 있는지 확인하려고 합니다. 며칠간 두 버전을 모두 운영하여 A에서 500건, B에서 700건의 기부가 발생했고, 각각 donations_A와 donations_B 변수에 저장되어 있다고 가정해 봅시다.

우선 평균 차이에 대한 귀무 분포(null distribution)를 생성해야 합니다. 이를 위해 데이터셋의 순열을 여러 번 생성하고, 각 경우에 대해 평균의 차이를 계산하겠습니다.

먼저, 순열을 한 번 생성하고, 순열된 데이터셋의 평균 차이를 계산해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • np.concatenate()를 사용해 두 배열 donations_A와 donations_B를 이어 붙여 data에 할당하세요.
  • np.random.permutation()으로 단일 순열을 생성해 perm에 할당하세요.
  • permuted_A와 permuted_B의 평균값 차이를 계산해 diff_in_means로 저장하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Concatenate the two arrays donations_A and donations_B into data
len_A, len_B = len(donations_A), len(donations_B)
data = ____([donations_A, donations_B])

# Get a single permutation of the concatenated length
perm = ____(len(donations_A) + len(donations_B))

# Calculate the permutated datasets and difference in means
permuted_A = data[perm[:len(donations_A)]]
permuted_B = data[perm[len(donations_A):]]
diff_in_means = ____
print("Difference in the permuted mean values = {}.".format(diff_in_means))
코드 편집 및 실행